不确定环境下的多车型物流配送路径优化

为实现在路段通行时间不确定背景下,配送企业对多种车型车辆的组合优化,使车辆资源利用、配送路径最优.通过建立总成本和配送时间最小的多目标模型、并考虑时间窗约束,设计提出多目标进化遗传算法求解该问题.本算法结合链表思想,同时为解决产生不可行解问题,在解编码时采用多染色体;并在算法中针对子染色体和母染色体分别设计交叉算子,运用擂台赛法则和改进精英保留策略构造非支配解集和加快算法的收敛速度.结果表明:相比单车型,多车型组合优化具有更高的经济效益,且随着不确定参数的变化,运输成本上升,多车型配送满载率受影响较小.     

结合状态观测与遗传算法的船舶路径预测控制

为实现具有速度不易测﹑模型不确定﹑受外界因素干扰﹑输入需约束及优化等特点的欠驱动船舶的路径跟踪，提出带状态观测的模型预测控制（MPC）。在限制条件下利用MPC求解性能指标函数，处理舵角优化﹑舵幅与舵速约束问题。设计扩张状态观测器（ESO）对环境干扰和模型不确定项进行估计，提高MPC的性能。通过预测未来估计误差，利用遗传算法在线调节ESO参数，提高估计性能。基于指数函数建立速度观测器，避免速度不易测。稳定性分析和仿真试验结果表明，采用该结合状态观测的MPC船舶路径控制方案，当速度和干扰均未知时，船舶仍能跟踪上参考路径，舵角平滑且始终在约束值内，MPC控制精度和ESO估计精度均得到提高。研究结果说明该方案是可行的、有效的。     

飞机牵引滑行入港安全运动路径生成及其轨迹跟踪控制方法

针对飞机紧急降落后无法继续利用自身动力滑行入港场景，研究使用牵引车牵引其滑行入港的方式，考虑牵引滑入时机轮与机场跑道及滑行道边缘的安全净距，分别提出适用于机型-机场匹配时的牵引车-飞机系统的铰接点过中心线(HPOC)法和不匹配时的飞机主起落架几何中心过中心线(GCOC)法，并基于2种方法建立运动学模型，在净距及飞机前轮转角约束下对系统转弯滑行入港运动进行轨迹规划。基于GCOC法建立连续非线性系统的轨迹跟踪模型，通过线性二次调节器(LQR)对不同权重系数及存在初始偏差的轨迹跟踪问题进行了研究。结果表明:牵引车以HPOC法牵引飞机在与其机型不匹配的机场滑行入港时，机轮会发生碰撞危险；而采用GCOC法时其运动轨迹可以满足跑道及滑行道边缘的安全净距要求。在对系统进行轨迹跟踪控制时，当将飞机主起落架几何中心的横、纵坐标权重系数Q₁、Q₂及表示飞机姿态的角度权重系数Q₃均设为100，而表示牵引车姿态的角度权重系数Q₄设为0时，即:Q＝(100，100，100，0)，该方法可将实际牵引滑行入港轨迹与参考轨迹的偏差保持在0.05~0.1 m以内，且能够在10 s左右抑制系统状态变量误差，并使控制变量达到稳定；同时能够在12 s左右修正系统的初始偏差，相较于单机偏差修正的10 s，具有可接受的效果。      

基于细节层次模型的公共自行车调度方法

公共自行车系统作为城市公共交通的重要组成部分，对于缓解城市交通拥堵和建设低碳、环保的出行体系起到了积极的作用。然而，由于公共自行车系统的借还车需求在时间和空间分布上存在不均衡性，在使用公共自行车时，经常遇到“借车难”或者“还车难”的问题，使得出行者不得不放弃使用公共自行车出行。为了有效地提升出行者借还公共自行车的成功率，研究了1种基于细节层次模型的自行车调度方法。基于公共自行车站点之间的相似度，采用谱聚类算法对站点进行层次划分，形成基于空间范围（即公共自行车站点所占据的地理空间区域）的站点簇；在每个划分层级上统计不同簇之间的自行车借/还需求，结合遗传算法对调度车辆的运输路径进行求解；将不同层级上的调度方案叠加，形成1种调度粒度由粗到细的自行车调度方案。通过对比实验证明:基于细节层次模型的公共自行车调度方法较传统方法减少了42.70%的调度路径，进而减少了相应的调度时间。      

教育国际化背景下大连海洋特色高端人才培养策略

大连高校海洋特色高端人才培养存在培养模式滞后、研究生专业知识结构单一、国际视野狭窄和缺乏多元沟通能力等问题。从人才队伍建设、学科体系构建、培训基地建立、人才交流合作和外语水平提升等方面提出海洋特色高端人才培养的策略,提出教育国际化背景下大连海洋特色高端人才,既要主动融入高等教育国际化的潮流,又要保持大连人才培养的特色,体现高端海洋人才的国际化视野和本土化特色。     

公路路基边坡病害的防护与治理探讨

从公路路基边坡的常见病害入手,就其防护和治理策略进行了探讨。     

基于新常态视角下的货运汽车空驶现象应对策略探究

研究货车空驶现象对国民经济持续健康发展的重要意义。文章主要分析了形成货车空驶现象的原因,并从完善政策体制、研究推广运输格式合同、建立行业诚信体系、加快货物运输信息化建设等方面提出了解决对策。     

零担物流线路组合选择策略研究

市场需求的不确定性使得企业经常产生临时性物流需求,物流现货市场采购的补充作用能够有效解决上述问题.为最大程度地利用运力及物流网络,降低运输成本,提高企业收益,承运人往往通过运输服务组合拍卖的形式选择运输线路组合.针对如何在运输服务组合拍卖中选择合适的运输线路组合这一关键问题,基于零担物流承运人的视角,建立了以收益最大化为目标的数学模型,提出了一种基于托运任务间协同效应的求解策略,并采用粒子群算法通过两个不同规模的算例对所提模型及协同效应策略进行验证.在小规模算例1中协同效应策略与反向精英粒子群算法求解方案相同,但协同效应策略运算时间仅需120.6 s,较反向精英粒子群算法减少1775.1 s,求解时间缩短93.64％;算例2中协同效应策略得到最优方案仅耗时148.6 s,反向精英粒子群算法求得相同最优方案则需4125.9 s,运算时间增加96.4％.研究结果表明:使用协同效应的求解策略在两个算例中均能够得到较为满意的决策结果,且计算复杂度较小,在求解质量相同的情况下,协同效应求解策略运算时间更短.